股价支撑与阻力位大解密，看完涨姿势!

摘要：Python算法识别股价支撑位和阻力位

本文介绍了通过Python算法如何识别股票交易中的重要概念——支撑位和阻力位，提供了更精准快速识别这些关键水平的方法。首先，定义了支撑位和阻力位的概念，并比喻股价如小鸟在飞翔，支撑位和阻力位分别充当地面和天花板的角色，帮助预测股价的突破或崩盘情况。然后，文中介绍了两种算法：滚动中点范围法和斐波纳契回撤，用于自动识别支撑和阻力区域。

滚动中点范围

滚动中点范围法通过移动平均和指定时间段内的价格范围来评估潜在的支撑和阻力区域。通过计算一定时间窗口内的最高和最低价格，确定中点，然后分别设置支撑位和阻力位。提供了具体的Python代码实例，通过选取中证800过去600天的价格图形，表明了该方法能有效地识别支撑和阻力水平。

斐波纳契回撤

斐波纳契回撤是基于斐波那契数列的回撤水平，帮助识别市场反转点。它的关键水平包括23.6%、38.2%、50%、61.8%和76.8%，实际交易中通过在价格图表上创建水平线来预示可能的价格反转区域。文中给出了一个简单的Python代码例子，并使用中证800最近100天的价格，选择30天的lookback_period来绘制斐波那契回撤水平线。

作者最后鼓励读者通过点赞和分享支持文章，并预告在下一篇文章中将继续讨论通过振荡高点和低点；枢轴点来识别支撑和阻力。

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见数知理

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